使用卷积回归算法基于所提供的数据样本构建预测模型，并在每天的前 13 小时内，每小时生成当日 ROI 的预测值

你可以使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）来进行卷积回归算法的构建。下面是一个示例的步骤：

1. 数据准备：首先，你需要准备你的数据样本。数据应包含每天前13小时的特征值和当日ROI的真实值。

2. 数据预处理：对于特征值，你可以进行标准化或归一化处理，以确保它们具有相似的尺度。对于ROI的真实值，你可以将其进行适当的缩放。

3. 数据划分：将数据集划分为训练集和测试集。通常，你可以使用80%的数据作为训练集，剩余的20%作为测试集。

4. 构建模型：使用CNN来构建预测模型。CNN在处理具有空间关系的数据（如图像）方面表现出色，但也适用于时间序列数据。你可以使用卷积层、池化层和全连接层来构建模型。

5. 模型训练：使用训练集对模型进行训练。通过反向传播算法和优化器（如Adam）来调整模型的权重和偏差，使其逐渐学习到数据的模式。

6. 模型评估：使用测试集对模型进行评估。计算预测值与真实值之间的误差，比如均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）或平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）。

7. 模型预测：使用训练好的模型对新的特征值进行预测，生成当日ROI的预测值。

请注意，以上只是一个简单的示例过程。具体的实现可能因你的数据和需求而有所不同。你可以根据情况对模型进行调整和优化，比如增加更多的卷积层、调整层的参数、增加正则化等。

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生成模型通常使用生成对抗网络（GAN）等模型进行建模，通过生成时间序列数据并计算生成数据与真实数据的相似度来检测异常。例如，可以使用SeqGAN等GAN模型进行时间序列数据的生成，并通过计算KL散度或JS散度等距离度量来衡量生成数据与真实数据的相似度，如果相似度低于阈值，则判定为异常。

不同的模型适用于不同的数据类型和应用场景，选择合适的模型是非常重要的。